【聊健康】

如今，越來越多的人工智能技術(shù)在腫瘤領(lǐng)域得到應(yīng)用。但作為醫(yī)學(xué)與工程學(xué)科交叉結(jié)合的代表，相關(guān)知識普及、技術(shù)應(yīng)用、研究推進(jìn)、平臺建設(shè)及標(biāo)準(zhǔn)制定，仍需要來自各方的深入交流和密切合作。日前，由中國抗癌協(xié)會腫瘤人工智能專業(yè)委員會主辦、天津醫(yī)科大學(xué)腫瘤醫(yī)院承辦的“第一屆智能腫瘤學(xué)天津論壇”在天津舉辦，大會針對我國人工智能技術(shù)的發(fā)展戰(zhàn)略及其在腫瘤影像學(xué)、病理學(xué)、放射治療、手術(shù)機器人和大數(shù)據(jù)等方面的應(yīng)用進(jìn)行了探討。

1、 數(shù)據(jù)融合加速腫瘤精準(zhǔn)診斷

“人工智能在惡性腫瘤的精確診斷上具有較大應(yīng)用前景。”據(jù)大會主席、天津醫(yī)科大學(xué)腫瘤醫(yī)院副院長徐波教授介紹，人工智能可以通過深度學(xué)習(xí)等方法，完成對腫瘤影像學(xué)數(shù)據(jù)的圖像分割、目標(biāo)檢測和分類等工作；對大量數(shù)字化信息的挖掘，并與腫瘤的生物學(xué)行為相關(guān)聯(lián)，將有助于臨床醫(yī)生更精準(zhǔn)地完成腫瘤的診斷和治療。

例如乳腺癌就是目前與人工智能相結(jié)合獲益較多的疾病。人工智能已經(jīng)在乳腺癌的良惡性判定、HER2檢測、分子分型、效果評價等方面，取得了一定的研究成果。人工智能對海量的基因組學(xué)信息進(jìn)行技術(shù)分析，也可以為醫(yī)生在臨床診治過程中提供更多的信息，更準(zhǔn)確地對病癥、療效進(jìn)行判斷，是乳腺癌得以做到個體化精準(zhǔn)治療的前提和基礎(chǔ)，未來也將為乳腺癌患者帶來更為豐富有效的臨床方案。

再以目前國內(nèi)腫瘤發(fā)病率排名第一的肺癌為例。在肺癌治療中，個性化治療對于提升患者生存率具有重大意義，基于EGFR基因突變的靶向治療是現(xiàn)在主流的治療方式之一。為了保證治療的有效性，使用EGFR靶向藥物前，醫(yī)生需要先確認(rèn)患者有EGFR基因突變情況。當(dāng)前常規(guī)的臨床診斷需要通過穿刺活檢取得肺癌組織，再進(jìn)行基因測序來確定EGFR基因突變狀態(tài)。但穿刺活檢是一項有創(chuàng)檢查，對患者會產(chǎn)生一定傷害，且覆蓋面有限，只能取得目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的部分組織，難以做到完全的精準(zhǔn)診斷，存在基因突變組織結(jié)果假陰性的可能。

“我們與上海肺科醫(yī)院、天津醫(yī)科大學(xué)腫瘤醫(yī)院團隊一起，以數(shù)百例實際病例進(jìn)行分析和驗證，研發(fā)了人工智能新算法，實現(xiàn)了肺癌CT影像的分層特征提取，并達(dá)到較好的預(yù)測精度?！敝锌圃悍肿佑跋裰攸c實驗室研究員田捷介紹說，人工智能模型可標(biāo)記出腫瘤中EGFR基因突變可疑度較高的區(qū)域，指導(dǎo)臨床穿刺時穿刺位點的選取，也為臨床醫(yī)生術(shù)前無創(chuàng)的EGFR基因突變預(yù)測提供參考。

田捷表示，醫(yī)學(xué)影像學(xué)是當(dāng)前與人工智能技術(shù)結(jié)合最緊密的學(xué)科，但融合人工智能技術(shù)研究的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的不能僅限于影像學(xué)。只有融合影像學(xué)數(shù)據(jù)、病理學(xué)數(shù)據(jù)、臨床診療數(shù)據(jù)來研究、描述和量化，才能實現(xiàn)人工智能技術(shù)從研究走向臨床，從而進(jìn)一步拓寬其在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用。

2、 人工智能技術(shù)可助力醫(yī)師成長

除了為患者帶來實際獲益，人工智能的應(yīng)用，也為年輕醫(yī)師的迅速成長搭建起“快速通道”。徐波指出，人工智能技術(shù)的發(fā)展可以更好地讓經(jīng)驗不足的基層醫(yī)生，快速準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到更多的臨床經(jīng)驗，也為基層醫(yī)生制定治療方案提供更有效的依據(jù)。尤其是在我國各地區(qū)醫(yī)療水平、人才資源尚不均衡的情況下，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，能為各級醫(yī)療機構(gòu)提供快速、準(zhǔn)確、便利的輔助診斷工具，助力基層醫(yī)療機構(gòu)和基層醫(yī)生診療水平的改善和提高。

例如腫瘤臨床檢查項目中最普遍的超聲檢查，是當(dāng)前甲狀腺結(jié)節(jié)篩查評估最常用的手段。超聲檢查受主觀影響較多，操作者個體間的差異以及超聲圖像的清晰度都可能直接影響結(jié)果判斷，因而對影像醫(yī)師的水平要求較高，個體檢查的耗費時間也較長。

據(jù)了解，天津醫(yī)科大學(xué)腫瘤醫(yī)院以30余萬張甲狀腺超聲圖像作為訓(xùn)練集進(jìn)行人工智能模型開發(fā)，用3個獨立數(shù)據(jù)集作為驗證，開展了基于深度學(xué)習(xí)算法分析超聲圖像，實現(xiàn)甲狀腺癌人工智能診斷的回顧性、多中心診斷研究，發(fā)現(xiàn)該模型在識別甲狀腺癌的敏感性和特異性方面，可以媲美具有10年以上豐富經(jīng)驗的影像專家，具有快速及可重現(xiàn)的特點。雖然現(xiàn)在的模型系統(tǒng)還有一些局限性，無法考慮過多的臨床參數(shù)，尚不能完全取代甲狀腺癌的人工診斷，但可以輔助增強醫(yī)生在甲狀腺癌診斷中的能力，提高閱片效率，避免因疲倦產(chǎn)生的差錯。特別是我國城鄉(xiāng)醫(yī)療資源尚有不均衡情況仍然存在，此類人工智能系統(tǒng)有助于改善基層醫(yī)療機構(gòu)甲狀腺超聲診療水平，為各級醫(yī)療機構(gòu)提供一種快速、準(zhǔn)確和便利的甲狀腺癌超聲診斷工具。未來經(jīng)過隨機臨床試驗的進(jìn)一步評估，人工智能還將有助于減少不必要的細(xì)針抽吸活組織檢查。

3、 行業(yè)準(zhǔn)入機制和評價標(biāo)準(zhǔn)亟須健全

近年來，人工智能技術(shù)發(fā)展迅猛。2018年，人工智能的發(fā)展與應(yīng)用被正式寫入政府工作報告，成為“2030健康中國”戰(zhàn)略的重要內(nèi)容。人工智能行業(yè)如沐春風(fēng)，數(shù)十家人工智能公司和研發(fā)機構(gòu)進(jìn)入醫(yī)療行業(yè)，大量的創(chuàng)新技術(shù)和應(yīng)用軟件進(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域，特別是醫(yī)學(xué)影像三維重建、肺部小結(jié)節(jié)人工智能診斷等技術(shù)開始應(yīng)用于臨床。

首都醫(yī)科大學(xué)肺癌診療中心主任支修益表示，目前看來，人工智能已經(jīng)應(yīng)用到了病理分析之中，并且體現(xiàn)出一定的優(yōu)勢。例如對于中國發(fā)病率和死亡率最高的惡性腫瘤肺癌而言，人工智能可應(yīng)用于肺小結(jié)節(jié)的診療之中?！丁敖】抵袊?030”規(guī)劃綱要》中明確指出，到2030年要實現(xiàn)總體癌癥5年年生存率提高15%，因而，如何提高肺癌早診早治，切實降低肺癌死亡率，成為國家科研攻關(guān)和臨床科研工作的重點。

支修益介紹說，如今，在肺癌高發(fā)地區(qū)，鎖定肺癌高危人群，應(yīng)用胸部低劑量螺旋CT進(jìn)行肺癌篩查已形成廣泛共識。全國許多地區(qū)和企事業(yè)單位，也都在積極推動開展高危人群胸部CT肺癌篩查和中老年職工健康體檢，而如何推進(jìn)胸部低劑量螺旋CT在高危人群中的肺癌篩查，如何運用人工智能和三維重建技術(shù)，科學(xué)精準(zhǔn)診斷在肺癌篩查和健康體檢工作中發(fā)現(xiàn)的肺部小結(jié)節(jié)，避免過度診斷和過度治療等，均成為我國肺癌早診早治和肺癌防治工作的重點。而人工智能技術(shù)能快速高效地進(jìn)行肺小結(jié)節(jié)自動檢測識別，提高早期肺癌診斷效率和準(zhǔn)確率，大幅減少臨床醫(yī)生工作量。通過肺小結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷，鎖定疑似早期肺癌患者，幫助判斷肺小結(jié)節(jié)患者隨訪時間、決定是否需要進(jìn)行醫(yī)療干預(yù)，這些都是人工智能技術(shù)的優(yōu)勢所在。因此，對于肺癌來說，應(yīng)結(jié)合先進(jìn)的人工智能技術(shù)，組織多學(xué)科跨領(lǐng)域?qū)＜夜餐接懛伟┖Y查與早期診斷、肺部小結(jié)節(jié)精準(zhǔn)診療和外科術(shù)前導(dǎo)航定位等開展臨床多中心研究與臨床實踐，同時建立有中國特色的肺癌與人工智能的高水平數(shù)據(jù)庫。

“但與此同時，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域研究與應(yīng)用仍面臨諸多問題?！敝抟嫣寡?，目前，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)開發(fā)和臨床應(yīng)用研究尚屬初級階段，亟須建立和健全行業(yè)準(zhǔn)入機制和評價標(biāo)準(zhǔn)，盡快形成人工智能醫(yī)工交叉學(xué)科的專家共識，建立高水平、可復(fù)制且可持續(xù)發(fā)展的人工智能大數(shù)據(jù)，加強行業(yè)內(nèi)部跨專業(yè)的交流與協(xié)作，推動醫(yī)工結(jié)合和醫(yī)工企融聯(lián)合等。

此外，他提出，目前大多數(shù)的肺癌人工智能公司還處于探索階段，還沒有絕對的數(shù)據(jù)表明其診斷效果高于醫(yī)生的臨床經(jīng)驗。另外，人工智能的發(fā)展，還需要依賴大的臨床數(shù)據(jù)中心、大的腫瘤中心、肺癌研究中心的專家的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)支持。希望人工智能除了能在診斷、引導(dǎo)、規(guī)劃方面給予幫助以外，還可以幫助我們進(jìn)行治療。這也是目前人工智能在肺癌領(lǐng)域探索所欠缺的部分。